Question

我是一名很长时间的SAS程序员，希望能够跳转到R.我知道R对于变量重新编码来说并不是那么好，但是有办法用do循环来做这件事。

如果我有很多名为a_1 a_2 ... a_100，b_1 b_2 ... b_100的变量，我想创建新变量c_1 c_2 ... c_100，其中c_i = a_i + b_i。没有100条陈述，有没有办法做到这一点？

在SAS中我只会使用：

%do i=1 %to 100;
c_&i = a_&i + b_&i;
%end;

谢谢！

Answer 1

SAS使用基本的宏语言，它取决于文本替换而不是像任何正确的编程语言一样评估表达式。您的SAS文件基本上是两件事：SAS命令和宏表达式（以'％'开头的东西）。宏语言存在很大问题并且难以调试（例如，表达式中的表达式是否会扩展？为什么你必须做“＆amp;＆amp; x”甚至“＆amp;＆amp;＆amp; x”？为什么你需要两个？分号在这里？）。与基于单一语法的精心设计的编程语言相比，它很笨重，而且不够优雅。

如果您的a_i变量是单个数字，那么您应该将它们作为向量 - 例如：

> a = 1:100
> b = runif(100)

现在我可以轻松获得元素：

> a[1]

并行加起来：

> c = a + b

你可以用循环来做，首先初始化c：

> c = rep(0,100)
> for(i in 1:100){
   c[i]=a[i]+b[i]
   }

但那可能是懒散的。

几乎每个R初学者都会询问'我如何为i'的某些值创建变量a_i，然后不久他们会询问如何为i的某些值访问变量a_i。答案总是将a作为向量或列表。

Answer 2

这个东西很简单。对我来说，看起来你想要找到一种自动创建命令并执行它们的方法。容易腻。

例如，这会将C_i中的值分配给A_i：

for(i in 1:100){
    tmpCmd = paste("C_",i,"= A_",i, sep = "")
    eval(parse(text = tmpCmd))
}
rm(i, tmpCmd)

只需记住eval(parse(text = ...)))和paste()，就可以创建要执行的命令循环。

然后您可以通过以下方式添加您想要执行的操作，即与B_i的求和：

    tmpCmd = paste("C_",i,"= A_",i," + B_",i, sep = "")

然而，其他人是正确的，使用良好的数据结构是一种避免不得不做这样繁琐的事情的方法。然而，当你需要时，这样重复的代码并不难设计。

Answer 3

我怀疑如果你有一百个变量a_1, a_2, ..., a_100，你的所有变量都是相关的。事实上，如果你想做

c_1 = a_1 + b_1

然后a，b，c相关。因此，我建议您将所有变量合并到一个数据框中，其中一列为a，另一列为b。

问题是如何以合理的方式组合变量。但是，为了给出有用的答案，您能告诉我们这些变量是如何创建的吗？

根据您的情况，这可能不合适。如果没有，更多信息将是有用的。

Answer 4

这实际上是一个非常有趣的问题。从我的阅读和最近（强制）使用SAS，问题似乎是尝试使用一些宏代码在data步骤内重新编码SAS数据集中的变量。否则，如果它们是创建的自由变量，则它们将以&字符开头。我认为示例代码实际上更好地表示如下：

%macro recodevars;
data test;
  set test;

  %do i=1 %to 100;
  c_&i = a_&i + b_&i;
  %end;

run;
%mend recodevars;
%recodevars;

你可以在R中做类似的事情：

test <- data.frame(vara1=1:10,varb1=2:11,vara2=3:12,varb2=4:13)

test[paste0("varc",1:2)] <- test[paste0("vara",1:2)] + test[paste0("varb",1:2)]

如果应用于数据框而不是自由变量，我很想知道其他人有什么见解来回答这个问题。

Answer 5

这已经很晚了，但实际上你可以不用循环或*申请。我假设变量是数据框中的列（如果OP熟悉SAS数据集和宏，这是有意义的。）

df[paste("c", 1:100, sep="_")] <- df[paste("a", 1:100, sep="_")] +
                                  df[paste("b", 1:100, sep="_")]

Answer 6

R方式是使用列表。

> a_1 = 1
> a_2 = 2
> a_3 = 3
> a_4 = 4
> a_5 = 5

> b_1 = 1
> b_2 = 2
> b_3 = 3
> b_4 = 4
> b_5 = 5

> a.list <- ls(patter='a_*')
> a.list
[1] "a_1" "a_2" "a_3" "a_4" "a_5"

并定义blist。

if(length(a.list)==length(b.list)){
   c.list <- lapply(1:length(a.list), function(x) eval(parse(text=a.list[x])) + eval(parse(text=b.list[x])))

   c.list.names <- paste('c', 1:length(a.list), sep='_')

   lapply(1:length(c.list), function(x) assign(c.list.names[x], c.list[x], envir=.GlobalEnv)) 
}

除非你遵循csgillespie的建议（这是正确的方法！），否则我想不出没有eval(parse(yuk))和assign的方法。

在R中使用do循环来创建新变量

6 个答案: